فهم نماذج اللغات الكبيرة - تأليف Thimira Amaratunga (غلاف ورقي)

عن الكتاب سيعلمك هذا الكتاب المفاهيم الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى التقنيات المرتبطة بها. يبدأ الكتاب بمقدمة حول صعود أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل ChatGPT، وكيفية ارتباطها بالطيف الأوسع لنماذج اللغات الكبيرة. ومن هناك، ستتعلم عن معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ومفاهيمها الجوهرية، وكيف أدت إلى ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بعد ذلك، ستكتسب رؤية متعمقة حول نماذج الـ transformers وكيف تساهم خصائصها، مثل آلية الانتباه الذاتي (self-attention)، في تعزيز قدرات نمذجة اللغة، بالإضافة إلى التعرف على القدرات الفريدة لنماذج اللغات الكبيرة LLMs. ويختتم الكتاب باستكشاف معماري لمختلف نماذج LLMs والفرص التي تتيحها قدراتها المتزايدة باستمرار، فضلاً عن مخاطر إساءة استخدامها. وبمجرد إتمامك لهذا الكتاب، ستكتسب فهماً شاملاً لنماذج LLMs، وستكون مستعداً لاتخاذ خطواتك الأولى في تطبيقها ضمن مشاريعك الخاصة. ما ستتعلمه: استيعاب المفاهيم الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؛ واكتساب رؤية متعمقة حول كيفية تطور مفاهيم وأساليب معالجة اللغات الطبيعية (NLP) على مر السنين؛ وفهم نماذج المحولات (transformer models) وآليات الانتباه (attention mechanisms)؛ واستكشاف الأنواع المختلفة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وتطبيقاتها؛ وفهم بنيات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الشائعة؛ والتعمق في المفاهيم الخاطئة والمخاوف المتعلقة بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى كيفية الاستفادة منها بأفضل طريقة ممكنة. لمن هذا الكتاب: لكل مهتم بتعلم المفاهيم التأسيسية لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وأحدث التطورات في التعلم العميق. ملخص الكتاب سيعلمك هذا الكتاب المفاهيم الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى التقنيات المرتبطة بها. يبدأ الكتاب بمقدمة حول صعود أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل ChatGPT، وكيفية ارتباطها بالطيف الأوسع لنماذج اللغات الكبيرة. ومن هناك، ستتعلم عن معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ومفاهيمها الجوهرية، وكيف أدت إلى ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بعد ذلك، ستكتسب رؤية متعمقة حول نماذج الـ transformers وكيف تساهم خصائصها، مثل آلية الانتباه الذاتي (self-attention)، في تعزيز قدرات نمذجة اللغة، جنباً إلى جنب مع القدرات الفريدة لنماذج اللغات الكبيرة LLMs. ويختتم الكتاب باستكشاف معماريّ لمختلف نماذج LLMs والفرص التي تتيحها قدراتها المتزايدة باستمرار، بالإضافة إلى مخاطر إساءة استخدامها. وبمجرد إتمامك لهذا الكتاب، ستكتسب فهماً شاملاً لنماذج LLMs وستكون مستعداً لاتخاذ خطواتك الأولى في تطبيقها ضمن مشاريعك الخاصة. ما ستتعلمه

استوعب المفاهيم الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة LLMs اكتسب رؤية معمقة حول كيفية تطور مفاهيم وأساليب معالجة اللغات الطبيعية NLP عبر السنين افهم نماذج المحولات transformer models وآليات الانتباه attention mechanisms استكشف الأنواع المختلفة لنماذج اللغات الكبيرة LLMs وتطبيقاتها افهم بنيات نماذج اللغات الكبيرة LLMs الشهيرة تعمق في المفاهيم الخاطئة والمخاوف المتعلقة بنماذج اللغات الكبيرة LLMs، بالإضافة إلى كيفية الاستفادة منها بأفضل طريقة ممكنة

لمن هذا الكتاب لكل المهتمين بتعلم المفاهيم الأساسية لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وأحدث التطورات في مجال التعلم العميق.

عن الغلاف الخلفي سيعلمك هذا الكتاب المفاهيم الجوهرية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بالإضافة إلى التقنيات المرتبطة بها. يبدأ الكتاب بمقدمة حول صعود أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل ChatGPT، وكيفية ارتباطها بالطيف الأوسع لنماذج اللغات الكبيرة. ومن هناك، ستتعلم عن معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ومفاهيمها الأساسية، وكيف أدت إلى ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بعد ذلك، ستكتسب رؤية متعمقة حول نماذج الـ transformers وكيف تساهم خصائصها، مثل آلية الانتباه الذاتي (self-attention)، في تعزيز قدرات نمذجة اللغة، بالإضافة إلى التعرف على القدرات الفريدة لنماذج اللغات الكبيرة LLMs. ويختتم الكتاب باستكشاف معماريّات مختلف نماذج LLMs والفرص التي تتيحها قدراتها المتزايدة باستمرار، فضلاً عن مخاطر إساءة استخدامها. وبمجرد إتمامك لهذا الكتاب، ستتمكن من تكوين فهم شامل لنماذج LLMs، وستكون مستعداً لاتخاذ خطواتك الأولى في تطبيقها ضمن مشاريعك الخاصة. حيث ستتمكن من:

استوعب المفاهيم الأساسية لنماذج اللغات الكبيرة LLMs اكتسب رؤية معمقة حول كيفية تطور مفاهيم وأساليب معالجة اللغات الطبيعية NLP عبر السنين افهم نماذج المحولات transformer models وآليات الانتباه attention mechanisms استكشف الأنواع المختلفة لنماذج اللغات الكبيرة LLMs وتطبيقاتها افهم بنيات نماذج اللغات الكبيرة LLMs الشهيرة تعمق في المفاهيم الخاطئة والمخاوف المتعلقة بنماذج اللغات الكبيرة LLMs، بالإضافة إلى كيفية الاستفادة منها بأفضل طريقة ممكنة

نبذة عن المؤلف يُعد Thimira Amaratunga مهندس برمجيات أول في Pearson PLC Sri Lanka، ويمتلك خبرة في هذا القطاع تمتد لأكثر من 15 عاماً. كما أنه مخترع ومؤلف وباحث في مجالات الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق في التعليم، والرؤية الحاسوبية. يحمل Thimira درجة الماجستير في علوم الحاسوب ودرجة البكالوريوس في تكنولوجيا المعلومات من جامعة كولومبو في Sri Lanka. وقد سجل ثلاث براءات اختراع في مجالات الشبكات العصبية الديناميكية والدلالات لمنصات التعلم عبر الإنترنت. لقد نشر ثلاثة كتب حول التعلم العميق والرؤية الحاسوبية.